人工智能和数据专家表示，过去两年发生了很多事情。为了解决实际运营和收入挑战，企业应该重新审视自己的AI。近年来，投资人工智能技术的绝多数企业通常分为两类：一类是成功利用人工智能应用改善运营或降低成本的企业，另一个是人工智能剧场。凯捷北美主管人工智能工程的裁Goutham belliapa向人工智能剧院解释说：“一些企业已经实施了人工智能模型，以在市场上创造一些轰动，但他们没有经历过将人工智能能力与商业价值联系起来的艰苦工作。”
信息技术研究集团（Info Tech research Group）研究总监兼分析师布莱恩·杰克逊（brian Jackson）表示：“人工智能正处于巨经济影响的尖端。约30年前，它将以软件定位的方式颠覆每个行业。人工智能快速增长的能力正以一种比以往更有效的方式被应用于解决问题。” 因此，具有前瞻性的it领导者正在回顾和反思他们未来的人工智能。Belliappa一直致力于优化和修改客户AI路线图，通过个性化、动态定价和创建新数据来支持收入流来增加收入。与此同时，数据和人工智能产品已经成熟并成为主流。“挑战在于将这些人工智能和数据产品集成到企业运营、业务或其他产品中，”belliappa说，他指出，仅仅一两年前的数据和人工智能策略现在已经过时，“如果一家公司不考虑如何将人工智能纳入其，以及人工智能如何颠覆其行业，那么他们发现自己赶上另一个完成这项工作的竞争对手只是时间问题。” 这里有10个关于企业所采用的人工智能的问题：jackson说，“许多企业正在使用机器学来帮助某些业务流程；例如，使用聊天机器人对收到的客户支持案例进行分类。然而，为了释放机器学的真正潜力及其所能创造的价值，除非它适应企业的核心价值主张，否则不会使用机器学。”
2。企业认为自己在人工智能市场中扮演什么角色杰克逊说，企业应该根据人工智能的风险和回报来确定自己适合的领域。人工智能领导者将聘请数据科学家创建自己的人工智能IP，以推动业务增长，并为客户提供人工智能服务。早期采用者可能不会自己的人工智能算法，但会与人工智能领导者合作，快速集成人工智能解决方案，以推动效率和收入增长。风险承受能力最低的企业只想在他们使用的软件和云计算产品中使用内置的人工智能功能。寻求什么样的结果这听起来很明显。然而，许多企业仍在追求人工智能，以采用人工智能。whatfix首席技术官兼联合创始人瓦拉·库马尔（VaraKumar）表示：“人工智能已经成为一个概念，许多企业领导者甚至在知道自己需要它做什么之前就已经知道了自己需要它。”。他建议企业对人工智能技术流程进行彻底审计，这是企业内容管理和流程管理软件制造商Hyland的高级裁兼首席技术官Sam Babic，说：“当企业试图了解人工智能可以获得哪些类型的机会，然后将其映射到企业目标时，他们通常只能获得一个狭窄的视野，而不是从企业目标开始，然后映射到人工智能将如何发挥作用。这似乎是一个细微的区别，但后者使企业能够更快地关注所需的需求引导他们实现目标，而不是迷失在可能性的海洋中。“杰克逊说，”人工智能自动化决策的采用带来了企业运营中根深蒂固的系统性偏差的风险。考虑一下你希望人工智能做出的决定是否会对人们的生活产生影响，以及在这一过程中必须包括哪些人类判断。全世界都在努力发布人工智能道德准则。“TELUS international首席信息官michael ringman指出，作为这项工作的一分，今天的企业需要确保拥有多样化的团队来致力于人工智能项目，以实现持续改进，并努力实现零偏差。5.企业是否有能力和基础设施来实施e AI plan jackson说：“企业必须现实地看待自己的AI方法。如果他们缺乏it能力，如云计算基础设施和数据仓库，他们将无法直接走上AI领导者的道路。” 投资机构爱尔兰国际协会（IDA Ireland）技术总监谢恩·诺兰（Shane Nolan）建议，企业需要进行能力差距分析、数据准备，并基于现成的数据源而不是理想的数据源构建人工智能解决方案。未来工作意识中心的Euan Davis建议，为了保持领导地位，企业应该设定一个目标，使其决策速度与明年数据量的预期增长相匹配。例如，预期数据增长30%的it领导者应该设定一个目标，将enterprise insight的速度提高30%。戴维斯说：“在这个瞬息万变的世界里，任何无关紧要的事情都可能影响商业的速度。” 7。如何找到下一代人工智能人才，人工智能不仅是一项技术，还需要相应的人才。戴维斯说，“使用人工智能的可能性对于雇佣能够理解技术和业务需求并创建解决方案的人才至关重要，而不仅仅是构建模型。企业应高度重视人力资源计划（招聘和保留）优先确保下一代人才；没有它，几乎不可能在混乱的市场中跟上步伐。“数字平台提供商ahead的首席技术官乔什·珀金斯（JoshPerkins）表示，拥有合适的人才（包括数据工程师和数据科学家）是成功的关键，因为他们能够在小问题变成问题之前发现并纠正小问题。当然，单靠外招聘并不能使企业实现目标。也值得培养人工智能人才。工人和机器如何在企业的操作环境中进行交互这将指导所有计划，从增强内机器人和平台的用户体验到升级和再培训员工。TELUS International的Ringman表示，企业需要考虑如何、何时何地署人工智能来提高员工的能力。如果创建人工智能卓越中心，尽管从小处着手并建立动力是有益的，但人工智能卓越中心通常是有价值的。Hyland的Babic说：“在人工智能采用的形成阶段，最好建立一个人工智能卓越中心，主题专家可以直接提交报告。这个卓越中心提供对主题的关注和奉献，并允许集中处理从学中获得的模式和实践。” 10。SAS人工智能与分析主管david Tareen表示，我们如何更好地实现人工智能的民主化， “一些企业惊讶地发现，人工智能的民主化所涉及的不仅仅是过程本身。通常，文化调整或文化变革必须伴随这一过程。企业可以在民主化计划中实践透明度和良好沟通，以解决问题，调整变革的步伐，并成功地完成嵌入为每个人提供人工智能和分析。爱尔兰国际协会（IDA Ireland）的诺兰（nolan）建议为更广泛的群体提供艺术教育。他说：“人工智能不应该是it或软件工程团队的专利。“他说，企业需要开展员工教育和意识
